10.3969/j.issn.1001-0645.2002.02.011
融合多特征信息的模式识别方法
研究在有不确定知识的情况下,融合多种类特征信息的模式识别方法.首先用模糊逻辑表示关于对象的具有不确定性的经验知识,通过模糊推理可由特征得到关于对象的用基本概率分配函数表示的具有不确定性的模式分类信息.然后利用D-S证据推理的方法最大程度地消除其不确定性,得到对象的最终分类结果.仿真结果证明,该方法对处理具有多种类特征且带有不确定性知识的一类模式识别问题是有效的.通过将模糊推理方法与证据理论的结合能有效利用多种特征的不确定知识对目标进行分类.
模式识别、模糊逻辑、D-S证据推理、数据融合
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TP18;O235(自动化基础理论)
国防重点实验室基金
2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
173-176
